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电可擦除EEPROM存储单元的结构设计
EEPROM是一种电可擦写可编程存储器，技术成熟稳定，成本低廉，是日常生活中电子产品应用中的主流，人们使用它的场合非常多，在个人身份证、银行卡、医保卡、交通卡等与个人财产密切相关的智能卡领域，以及在通讯系统和PDA、数码相机等消费电子产品领域，都使用到EEPROM。在仪器仪表和其他嵌入式系统中，如智能流量计，通常需要保存设置参数、现场数据等信息，这就要求系统掉电时不丢失，以便下次能恢复原来设置的数据，因此需要一定容量的EEPROM。通过存储单元的浮栅管上电子的存储或释放，读出浮栅管时，存储器呈现导通或截止状态，因此会判断其逻辑值为“0”或“1”。逻辑“0”或“1”的定义根据产品的逻辑设计而有所不同。本工作设计了一个由两个晶体管组成的存储单元，NMOS管作为选择管，由字线控制，可以承受一部分高压，降低浮栅晶体管超薄氧化层被击穿的概率。本文设计的EEPROM器件模型作为存储管，可以很好地通过隧道氧化层来存储数据，实现更好的存储功能、更高的工作效率和更低的功耗。
pdp：部分依赖图
approx 逻辑指示是否计算更快但近似的边际效应图（精神上类似于 plotmo 包）。如果为 TRUE ，则 partial() 将计算 pred.var 中指定的预测因子的预测，同时保持其他预测因子不变（plotmo 的作者 Stephen Milborrow 称之为“穷人的部分依赖”函数）。默认值为 FALSE。注意，这也适用于 ice = TRUE。警告：此选项目前是实验性的。使用风险自负。可以（并且可能更安全）通过将特定的“样本”观察传递给 train 参数并手动指定 pred.grid 来手动执行此操作。quantiles 逻辑指示是否使用 pred.var 中列出的连续预测因子的样本分位数。如果 quantiles = TRUE 且 grid.resolution = NULL，则样本分位数将用于生成计算部分依赖性的联合值网格。 probs 概率的数字向量，值在 [0,1] 之间。（超出该范围的最大 2e-14 的值将被接受并移至附近的端点。）默认值为 1:9/10，对应于预测变量的十分位数。当 quantiles = TRUE 时，这些指定对 pred.var 中列出的连续预测变量使用哪些分位数。trim.outliers 逻辑指示在生成计算部分依赖性的联合值网格之前是否从 pred.var 中列出的连续预测器中修剪异常值（使用简单的箱线图方法）。默认值为 FALSE。type 字符串指定监督学习的类型。当前选项为 "auto" 、 "regression" 或 "classification" 。如果 type = "auto" ，则 partial 将尝试从 object 中提取必要的信息。inv.link 函数指定在计算部分依赖函数之前要应用于预测的转换（实验）。默认值为 NULL（即不进行转换）。此选项旨在用于允许非高斯响应变量（例如计数）的模型。对于这些模型，默认情况下，预测通常不会在原始响应尺度上返回。例如，泊松 GBM 通常在对数尺度上返回预测。在这种情况下，设置 inv.link = exp 将返回响应（即原始计数）尺度上的部分依赖函数。which.class 整数指定将预测概率矩阵的哪一列用作“焦点”类。默认使用第一个类。仅用于分类问题（即当 type =“classification”时）。prob 逻辑值指示分类问题的部分依赖是否应在概率尺度上返回，而不是中心 logit。如果为 FALSE ，则部分依赖函数与 logit 的尺度相似。默认值为 FALSE。recursive 逻辑指示是否使用 Friedman (2001) 中描述的加权树遍历方法。这仅适用于从类“gbm”继承的对象。默认值为 TRUE，这比用于所有其他模型的精确蛮力方法要快得多。（基于 plot.gbm 背后的 C++ 代码。） plot 逻辑指示是否返回包含部分依赖值的数据框（ FALSE ）或直接绘制部分依赖函数（ TRUE ）。默认值为 FALSE 。有关绘图详细信息，请参阅 plotPartial。